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AMDET：基于注意力机制的多维 EEG 变换器，用于情绪识别
摘要：情感计算是人工智能的一个重要分支，随着脑机接口技术的快速发展，基于脑电信号的情绪识别受到广泛关注。尽管目前已经出现了大量深度学习方法，但有效挖掘脑电数据中的多维信息仍然是一个巨大的挑战。本文提出了一种基于注意的多维脑电变换器（AMDET）深度模型，该模型利用多维全局注意机制，充分利用脑电数据的频谱-空间-时间特征之间的互补性。我们将原始脑电数据转换为 3D 时间-频谱-空间表示，然后 AMDET 将使用频谱-空间变换器编码层提取脑电信号中的有效特征，并通过时间注意层集中在关键时间帧上。我们对 DEAP、SEED 和 SEED-IV 数据集进行了广泛的实验，以评估 AMDET 的性能，结果在三个数据集上均优于最先进的基线。在 DEAP-Arousal、DEAP-Valence、SEED 和 SEED-IV 数据集中分别实现了 97.48%、96.85%、97.17%、87.32% 的准确率。我们还进行了广泛的实验，探索可能影响情绪和 EEG 信号耦合的大脑区域。值得注意的是，即使只有少数通道，AMDET 也能表现良好，这些通道是通过可视化训练模型所学内容来识别的。即使只有八个通道，准确率也可以达到 90% 以上，这对实际应用非常有用和有益。
透明材料的超快激光焊接
摘要探索了超快激光 - 摩擦互动，以诱导新的开拓原理和技术进入基本科学和工业生产领域。超快激光焊接技术的局部热融化和连接性能提供了一种新颖的方法，可用于焊接各种透明材料，从而在航空航天，光学机械系统，传感器，微流体，光学，光学等中具有广泛的潜在应用。在这项全面的综述中，已经证明，通过时间/空间成型方法调整等离子体形态的瞬态电子激活过程以及血浆形态的动态演化，可以促进从常规同质循环材料焊接到更近近近代金属物质材料的传统均质物质焊接的过渡。通过实施实时，原位监测技术和迅速诊断焊接缺陷的焊接强度和稳定性也可以提高。超快激光焊接的原理，焊接中的瓶颈问题，新颖的焊接方法，焊接性能的进步，原位监测和诊断以及各种应用。最后，我们对超快激光焊接领域的基本挑战提供了前瞻性的看法，并确定了未来研究的关键领域，强调了对正在进行的创新和探索的势在必行。
使用自学习的增量模型对锂离子电池的健康状态和终身预测
锂离子电池是代表至关重要的技术，以实现零碳的目标。因此，必须监视其条件，以使使用这些组件的系统的安全可靠操作。此外，锂离子电池的进程和健康管理政策必须应对电池降解的复杂电 - 化学动力学的非线性和时变性质。本文提出了一种基于学习的算法，以估算基于测量数据流的锂离子电池的健康状况（SOH）和剩余的使用寿命（RUL）。为此，根据SOH的增量建模提出了两个层框架。在第一层中，从部分充电和放电周期的电压和当前数据中提取了一组代表性特征。然后，这些功能用于在递归程序中训练提出的模型，以估计电池的SOH。第二层使用容量数据来逐步学习SOH自动型（AR）模型，该模型将通过时间来传播电池的降解，以使RUL PREDICTION进行降解。提出的方法应用于两个数据集进行实验评估，一种来自Calce，另一种来自NASA。所提出的框架能够估算所有情况下的8种不同锂离子细胞的SOH，平均百分比误差低于1.5％，而寿命模型则预测了该单元的RUL，最大平均值为25％。
从制造任务的演示中有效学习
制造业最近从大规模生产到大规模定制的范式的转变需要经常根据市场需求重新配置和重新编程。这些任务通过时间，准确性和能源效率的关键指标进行评估。但是，传统的编程方法要求现场机器人专家以及大量的时间和资源投资，增加了停机时间和成本。从示范中学习（LFD）是一种潜在的替代方案，它使机器人能够通过人类的示威来获取任务[1]。然而，现有的LFD方法的效率通常受到演示质量的阻碍，通常无法满足关键指标。这些演示通常较慢，并且由于不同任务阶段的速度需求变化，因此不能统一加速[2]。此外，这些演示中的固有噪音直接影响人类老师意图的编码准确性。因此，在不妥协的情况下过滤这种噪声变得不平凡。现有的LFD方法可能会在准确性和时间之间进行次优的权衡。此外，指示高能量征服的高射击轨迹是嘈杂示范的经常结果。尽管学习算法可以在某种程度上减轻这些混蛋的尖峰，但它会阻碍学习效率。平衡混蛋最小化并遵守原始演示路径是当前LFD方法难以有效解决的复杂任务。
近红外的两光子吸收和荧光日二烯衍生物的激发态动力学
通过时间分辨的吸收和荧光光谱研究，研究了荧光日二烯（FDAE）衍生物的荧光二乙烯（FDAE）衍生物的激发态动力学的抽象近红外两光子吸收和激发态动力学。用量子化学计算进行预筛选预测，封闭环异构体中用甲基噻酯基（MT-FDAE）的衍生物具有两光子的吸收横截面 - 大于1000 GM，这是通过Z-SCAN的测量和激发功率依赖于瞬时吸收的实验证实的。比较在一光子和同时的两光子激发条件下瞬时吸收光谱的比较表明，在CA的时间表上，在三个途径上停用了较高激发态的MT-FDAE的闭合环异构体。200 fs：（i）比单光过程，（ii）内部转换到s 1状态的环反应反应的效率更高，（iii）放松到与s 1状态不同的较低状态（s 1'状态）。时间分辨的荧光测量结果表明，该S 1'状态被放松到S 1状态，具有较大的排放概率。在本工作中获得的这些发现有助于以两光子的方式扩展FDAE到生物学窗口的开关切换能力，并应用于超分辨率荧光成像。
自下而上和自上而下的神经加工系统设计：神经形态智能作为自然和人工智能的融合
摘要 - 虽然摩尔的定律推动了指数计算的能力期望，但其接近的最终要求需要新的途径来改善整体系统性能。这些途径之一是探索新的替代脑启发的计算体系结构，这些计算体系结构有望实现生物神经加工系统的灵活性和功能。在这种情况下，神经形态智能代表了基于尖峰神经网络体系结构的实现，在计算中的范式转移，紧密地共同关注处理和内存。在本文中，我们提供了对现有硅实施中存在的粒度不同水平的全面概述，比较了旨在复制自然智力（自下而上）的方法与旨在解决实际人工智力应用程序（自上而下）的方法（自下而上），并评估了不同的电路设计样式。首先，我们介绍模拟，混合信号和数字电路设计样式，通过时间多路复用，内存计算和新型设备来识别处理与内存之间的边界。接下来，我们重点介绍每种自下而上和自上而下的方法的关键交易，调查其硅实现，并进行详细的比较分析以提取设计准则。最后，我们确定了与传统的机器学习加速器相比，在神经形态边缘计算获得竞争优势所需的必要协同作用和缺失的元素，并概述了针对神经形态智能的框架的关键要素。
磁性螺母-KOPS
近90年来，人们认为进动和放松过程占据了磁化动力学。直到最近才认为，在短时间内，惯性驱动的磁化动力学应变得相关，从而导致磁化载体的额外营养。在这里，我们通过突然激发了具有超短光脉冲的薄ni 80 fe 20（Permalloy）膜，从而导致有效轨道作用于磁矩，将磁化强度的动力学分开，从而使磁力的动力学与它的角动力分开。我们通过时间分辨的磁光kerr效应在实验上研究了惯性方向的磁化动力学。我们发现，Kerr信号中的特征振荡范围为〜0.1 THz的范围为0.1 THz，其在pressional振荡上以GHz频率叠加。通过与原子自旋动力学模拟进行比较，我们证明了该观察结果不能用众所周知的Landau-Lifshitz-Gilbert运动方程来解释，但可以归因于惯性贡献，从而导致磁化载体围绕其角度动量的营养。因此，惯性磁化动力学的光学和非谐振激发可以触发和控制不同的磁过程，从通过活动器的消极作用到单个设备中的进动。这些发现将对对超快自旋动力学和磁化切换的理解具有深远的影响。
工程研究办公室
研究助理/高级研究助理将加入剑桥大学的纳米科学中心的综合量子光子小组，该研究小组致力于纳米和量子光子设备的仿真，纳米化和光学表征，从而集成量子光发射器。They will work on a research project focused on the investigation of the emission properties of quantum dots and defect centres in Gallium Nitride, in particular when coupled to plasmonic devices, like metallic nano-rings [see Applied Physics Letters 111 , 021109 (2017) , Applied Physics Letters 112 , 221102 (2018) , Applied Physics Letters 120 , 081103 (2022) ，高级量子技术2300149（2023）]。研究人员将通过时间分辨的光致发光光谱和量子光学技术来研究设备的设计，纳米化和光学表征。该项目的目的是实现用于量子通信和成像的量子光的整体，可扩展的来源。他们将支持该项目的开发，包括在小组中工作的本科，研究生和研究人员的协调和监督。初始约会首先将持续12个月。候选人将根据与标准相匹配的经验来考虑适当的角色。有关该项目的更多信息，请联系Luca Sapienza博士（ls2052@cam.ac.uk），有关该小组的研究活动的更多信息，请访问www.quantum.eng.eng.cam.ac.ac.uk
使用深度学习算法
经常出现的皮质唤醒与睡眠呼吸呼吸的人的心血管功能障碍有关。心率变异性（HRV）的变化可以代表与自主神经系统功能障碍相关的病理状况。先前的研究表明，由于皮质唤醒引起的心脏活性变化。然而，很少有研究检查了种族多样化的人群中皮质唤醒和HRV之间的瞬时关联。在这项研究中，我们在动脉粥样硬化数据集的多种族研究中包括了1,069个受试者来自无人看管的多聚会学的全夜心电图信号。采用了一种自动的深度学习工具来注释ECG信号的唤醒事件。通过时间分析对每个唤醒事件的病因（例如，呼吸道或自发）进行了分类。时间结构域HRV和平均心率是根据每个唤醒事件的25 s期间的前，内部和后段和后部段计算的。我们观察到，在唤醒片段的唤醒弹药过程中，心率和HRV升高，这与唤醒病因有关。此外，HRV对皮质唤醒发生的反应因性别和唤醒发生的睡眠阶段而有所不同。女性唤醒引起的更强烈的HRV变异可能会导致唤醒负担与长期死亡率之间的潜在较强的关联。由唤醒引起的REM中过度的突然交感神经升高可能会提供有关睡眠与猝死之间关联的见解。
通过活性自旋团簇测量退相干效应下的量子信息扰乱动态
开发量子技术需要控制和理解多体系统中量子信息的非平衡动力学。局部信息通过创建复杂的关联（称为信息扰乱）在系统中传播，因为此过程阻止从局部测量中提取信息。在这项工作中，我们开发了一个改编自固态 NMR 方法的模型来量化信息扰乱。扰乱是通过时间反转 Loschmidt 回波 (LE) 和多重量子相干实验来测量的，这些实验本质上包含缺陷。考虑到这些缺陷，我们推导出非时间序相关器 (OTOC) 的表达式，以基于测量信息传播的活跃自旋数量来量化可观察的信息扰乱。基于 OTOC 表达式，退相干效应自然是由 LE 实验中未反转项的影响引起的。退相干会导致可测量程度的信息扰乱的局部化。这些效应定义了可观测的活跃自旋数量的局部化簇大小，从而确定了动态平衡。我们将模型的预测与使用固态 NMR 实验进行的量子模拟进行了对比，该实验测量了具有受控缺陷的时间反转回波的信息扰乱。从实验数据确定的量子信息扰乱的动态和其局部化效应之间具有极好的定量一致性。所提出的模型和派生的 OTOC 为量化大型量子系统（超过 10 4 个自旋）的量子信息动态提供了工具，与本质上包含缺陷的实验实现一致。